En éste proyecto veremos cómo utilizar diferentes técnicas de visión artificial con la
intención de gestionar la salida y entrada de vehículos en un parking, para ello
entrenaremos un clasificador en cascada con el fin ...[+]
En éste proyecto veremos cómo utilizar diferentes técnicas de visión artificial con la
intención de gestionar la salida y entrada de vehículos en un parking, para ello
entrenaremos un clasificador en cascada con el fin de detectar coches desde una
determinada perspectiva. Entrenar el clasificador requiere al menos 100 imágenes del
objeto a detectar, es por eso que antes del entrenamiento es necesaria una fase de
recopilación y procesado de imágenes.
Una vez entrenado el clasificador, tendremos que desarrollar un algoritmo que permita
detectar y clasificar los coches con el fin de obtener información acerca de la ubicación
y la cantidad de éstos.
Con el fin de utilizar la aplicación de una forma cómoda, se desarrollará una interfaz
gráfica que nos permita visualizar tanto la detección desde las cámaras, como la
información obtenida gracias a la detección previa.
Llevaremos a cabo el proyecto utilizando como leguaje de programación Java y
mediante las librerías de OpenCV, las cuales son de las más completas y utilizadas en
visión artificial
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In this project we will see how to use different artificial vision techniques with the
intention of managing the exit and entry of vehicles in a parking, for this we will train a
cascade classifier in order to detect ...[+]
In this project we will see how to use different artificial vision techniques with the
intention of managing the exit and entry of vehicles in a parking, for this we will train a
cascade classifier in order to detect cars from a certain perspective. Training the
classifier requires at least 200 images of the object to be detected, that is why a phase
of image collection and processing is necessary before training.
Once the classifier has been trained, we will have to develop an algorithm that allows
us to detect and classify the cars in order to obtain information about the location and
the quantity of these.
In order to use the application in a comfortable way, a graphic interface will be
developed that allows us to visualize both the detection from the camera and the
information obtained thanks to the previous detection.
We will carry out the project using Java programming language and OpenCV libraries,
which are the most complete and used in artificial vision.
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